dotData Cloud dotDataのAIをSaaSで活用

dotDataの特徴量自動設計は、ディープラーニング（深層学習）のような高次元のブラックボックス化された特徴量とは異なり、説明性の高い特徴量に絞って探索を行います。これによって、業務部門が特徴量を通じた予測結果を理解し、またデータを活用してビジネスインサイト（洞察）を発見することを支援します。また、dotDataは、ディープラーニングが扱うことができない、複数表を直接入力として、業務データを直接探索することで、よりよい特徴量を探索することができる点も、大きな利点です。

dotDataのAIプラットフォームは、データや機械学習の専門知識を持ったIT部門やデータサイエンティスト向けの「dotData Feature Factory」、分析部門や業務部門が予測分析をノーコードで実施するための「dotData Enterprise」、特徴量を通じてビジネスインサイト（洞察）を見つけ出す「dotData Insight」と、組織のデータ活用に対する成熟度（知識やスキル）に応じて使い分けることができます。また、データ活用がはじまったばかり（或いは、これから始めようとしている）の企業には、dotDataのサポートチームがトライアルや伴走支援などを通じて、成功へと導きます。

dotData Cloudには、dotData社のクラウド環境にプラットフォームをホスティングする「Starter」、セキュリティ強化版である「Standard」、そしてお客様のクラウド環境にStandardと同等の環境を構築する「Private」という提供形態があります。dotData Cloud Privateでは、お客様がデータを自社環境から出すことなく、dotDataの各種製品をSaaSにてご利用いただけます。

データ準備やデータ前処理には、汎用の処理、目的別の処理があります。前者（汎用）は、マスターデータマネージメントと呼ばれ、業務データを企業として整理、管理、蓄積するプロセスとなり、dotDataのAIプラットフォームは、汎用のデータ準備と前処理には対応していません。一方で、汎用のデータ準備や前処理が完了した業務データに対して、例えば、ある製品を購入するお客様の特徴を知りたい、あるサービスを解約するお客様を予測したいなどの目的ごとにデータの前処理、加工、クレンジングが必要となり、dotDataはこの工程を自動化し、目的に対応したデータのパターンを発見します。

dotDataは、主に企業の業務データ（ファーストパーティーデータ）から特定にビジネスの目的に対応する特徴量を通じて、数値やカテゴリ、テキストなど様々なデータからの知識や知見を発見します。一方で、生成AIは、世の中に存在する大量のデータを目的を限定せずに大規模言語モデルとして学習し、いわゆる「世界知識」によって、非常に汎用的な質疑応答を実現したり、業務知識を読み込ませることで、特定目的に特化した要約や質疑を得意とします。dotDataと生成AIは、得意なデータや知識に違いはありますが、どちらも特化型AIであり、dotDataと生成AIを組み合わせることで、より高次のデータインサイト（洞察）を導き出すことが可能です。